Gemini 3.1 Ultra 将上下文窗口扩展至 200万 token，是 Google 再次刷新自己保持的纪录。这一数字意味着它可一次性吞下约1500页文本或30000行代码，绝大多数真实场景下，根本不再需要 RAG 管道。 RAG（检索增强生成）长期以来是处理长文档的标配方案：切分、Embedding、召回、拼接，每一步都有信息丢失风险。200万 token 上下文改变了这个逻辑——当模型能直接消化所有 token 时，召回这一步就成了多余。 Google 在 Gemini 3.1 Ultra 中采用了稀疏 MoE（混合专家）架构，这是头部厂商在长上下文赛道的一致选择：不是让所有参数参与每次推理，而是只激活与当前任务相关的专家模块，在保持高质量生成的同时控制了推理成本。Gemini 3.1 Ultra 原生多模态能力（文本、图像、音频、视频统一处理）进一步拓展了长上下文的应用边界。 对行业而言，RAG 并未消亡，但它的必要性正在被重新评估。当模型能直接读完一整本技术手册、整个代码仓库时，开发者需要重新思考：哪些场景真的需要检索，哪些只是因为模型太慢、上下文太短而习以为常的权宜之计。当然，在知识频繁更新的场景下，RAG 仍有不可替代的价值——但那种上下文不够长的焦虑，确实可以缓解了。